论文研究-卫星侦察信息传输业务的仿真与分析.pdf

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提出一种基于距离行为模型的改进微粒群算法,根据微粒所处区域来调整其飞行的速度。在吸引区域微粒加速飞向群体最优位置,在排斥区域按正常速度飞行。为了研究算法的性能,对几种典型高维非线性函数进行了测试。研究结果表明,与基本微粒群算法相比,改进后的微粒群算法提高了算法的收敛速度和收敛精度,改善了算法的性能。
322007,43(30) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 表3 Generalized griewank函数的平均适应值 5结束语 Population Size Iteration Dimension PSO BDPSO 本文根据生物群体中存在的个体间吸引和排斥关系,将徼 1000 0.09650.0915 粒所处区域划分为吸引和排斥区域,提出基于距离行为模型的 1500 0.03530.0202 微粒群算法BSO。群体中的个体根据自身所处区域调整飞 2000 0.0147 0.0104 行速度,从而使个体和群体获得最优。 BDPSO与PSO算法的性 1000100.09860. 0.0815 能通过进化计算常用的几个测试函数进行了比较,结果表明, 1500 003280.0193 改进的微粒群算法( BDPSO)提高了算法的收敛速度和收敛精 200U 0.01730.0158 度,改善了算法的性能。(收稿日期:2007年7月) 1000100.08530.0701 1500 002430.0222 90300.01510.0086 参考文献 1000 10 0.08990.0815 [1 Kennedy J, Eberhart R C Particle swarm optimization[ C]/proceed- 160 1500 0.02960.0211 ings of the Ieee International Conference on Neural Networks Perth, Australia), IEEE Service Center, Piscataway, NJ, 1995, IV 2000 0.01140.0078 1942-1948 1.00E+12 2 Eberhart R C, Shi Y Particle swarm optimization: developments, ap …PSO 1.00E+10 BDPSO plications and resources[C) /Proceedings of the IEEE International 1.00E+08 Conference on Evolutionary Computation Seoul. Korea: IEEE Press 1.00+06 2001:81-86 [3 Angeline P Evolutionary optimization versus particle swarm opti 1.00E+02 mization: philosophy and performance difference[C]//Proceedin 100E+00 the Evolutionary Programming Conference, San Diago, USA, 1998: 400 800 16002000 60l-610 图2 Rosenbrock函数优化过程对比 [4 Shi Y, Eberhart R C. A modified particle swarm optimizer[C]/pro ceedings of the IEEE Intemational Conference on Evolutionary 100000 Computation. Piscataway NJ: IEEE Press, 1998: 69-73 BDPSO 5 Shi Y, Eberhart R C Parameter selection in particle swarm opti 10000 mization[C/LNCS 1447: Proceedings of Evolutionary Programming 1000 VIl. Berlin: Springer, 1998, 1447: 591-600 6 Clerc M, Kennedy J.The particle swarm -explosion, stability and 100 convergence in a multidimensional complex space [ J.IEEE Trans on Evolutionary Computation, 2002, 6(1): 58-73 4008001200 16002000 [7 Lpbjerg M, Rasmussen T K, Krink K Hybrid particle swarm opti Iteration mizer with breeding and subpopulations[C]/proceedings of the Third 图3 Rastrigin函数优化过程对比 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2001, 1: 469-476 100 [8 Parsopoulos K E, Vrahatis M N UPSO: a unified particle swarm op PSO BDPSO timization scheme [C/Lecture Series on Computer and Comput tional Sciences: Proc Int Conf Comput Meth Sci Eng(iccmse 2004),VSP International Science Publishers. Zeist, The Nether 0.1 lands,2004,1:868-873 [9] Warburton K, Lazarus J Tendency -distance models of social cohe- sion in animal groups[J]Journal of Theoretical Biology, 1991, 150 001 400 1200 00 473-488 Iteration [10 Breeder J MEquations descriptive of fish schools and other ani 图4 Griewank函数优化过程对比 mal aggregations[J Ecology, 1954, 35(3): 361-369 (上接25页) 12 Cao Y U, Fukunaga A S, Kahng A B Cooperative mobile robotics: 体也是分布式,每个机器人是独立的。多机器人系统可以被设 antecedents and directions[J].Autonomous Robots, 1997, 4(1): 1-23 计成动作层次和任务层次,流行的基于非平均回报的学习技3] Watkins CC h, Dayan PTechnical note:Q- learning. Machine 术,像Q学习在动作层次上是有效的,但在任务层次上不是很 Learning,992,8(3/4):279-292 有效,因为它们不能导致协作,不能根据功能和位置对工作进41 MacKay D J C. Introduction to Monte Carlo methods [My/Jordan 行划分理解,主要原因是回报值随时间减弱,引起所有机器人 Graphical Models[sI: MIT Press, 1999: 175-204 首先选择有较大立即回报值的动作,从理论分析和实际机器人 anadevan SAverage reward reinforcement learning: Foundation 实验都表明使用具有全局回报机制的蒙特卡罗学习能解决问 3):159-195 题并导致协作,尽管蒙特卡罗学习很简单,但能减少训练样例61 Raphe B, Shlomo Z, Victor.soli 的使用数量。今后的研究应该在理论上做进一步的分析,并在 centralized Markov decision processes[J]-Journal of Artificial Intel- 实验中增加机器人的数量。(收稿日期:2007年7月) ligence research. 2004.22: 423-455 [7 Marek P, Shlomo Z Average-reward decentralized Markov decision 参考文献: processes[CV/Proceedings of the Twentieth International Joint Con- [1] Matari'e M J Reinforcement learning in the multi-robot domain [JI ference on Artificial Intelligences (IJCAI-07, Hyderabad,India Autonomous Robots, 1997, 4(1): 73-83 2007:1997-2002

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